基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的日總輻射曝輻量預估
發(fā)布時間:2023-03-10 23:55
太陽輻射的預估研究對太陽能資源的有效利用有重要意義。應用山東省福山、莒縣、濟南三所氣象站2000—2003年的數(shù)據(jù),建立Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對日總輻射曝輻量進行時間序列預估研究。結果表明:Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預估效果受天氣狀況影響較大,晴好天氣下日總輻射預估結果較精確,福山站預估與觀測差值最小,范圍在-2~2 MJ·m-2。城市大氣污染對日曝輻量影響比較顯著,模型中不考慮大氣污染因素,污染較重的濟南市預估效果最差,平均百分比誤差變大了20%,均方根誤差變大7%。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型預估結果優(yōu)于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型結果,3個站平均百分比誤差降低5%~18%,均方根誤差平均減小了0.506 MJ·m-2。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型適應于山東省日總輻射曝輻量的長時間預估。
【文章頁數(shù)】:7 頁
【文章目錄】:
1 數(shù)據(jù)與方法
1.1 數(shù)據(jù)選取
1.2 數(shù)據(jù)預處理
1.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型
1.4 模型評價指標
2 結果與分析
2.1 福山站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型預估結果分析
2.2 莒縣站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型預估結果分析
2.3 濟南站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預估結果分析
3 討 論
3.1 與GRNN網(wǎng)絡結果對比分析
3.2 大氣污染對日總輻射曝輻量的影響
4 結 語
本文編號:3758800
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1 數(shù)據(jù)與方法
1.1 數(shù)據(jù)選取
1.2 數(shù)據(jù)預處理
1.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型
1.4 模型評價指標
2 結果與分析
2.1 福山站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型預估結果分析
2.2 莒縣站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型預估結果分析
2.3 濟南站Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預估結果分析
3 討 論
3.1 與GRNN網(wǎng)絡結果對比分析
3.2 大氣污染對日總輻射曝輻量的影響
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